显微镜自动对焦评价函数新算法

　　1引言

　　随着仪器自动化、智能化的发展,显微镜的发展逐渐走向了系列化、集成化和智能化。显微镜的应用在生命科学、材料科学、国防安全等各个领域发挥着越来越大的作用。因此,快速而准确地对显微图像进行自动采集、处理和识别,对显微镜的自动化程度提出了更高的要求。

　　目前,应用于显微镜自动对焦系统的对焦方式多为无源方式。这种方式是采用图像处理技术来确定被观察物体是否对焦。这种图像处理技术是根据图像来分析图像的质量,从而获得当前的成像状态,并通过对焦评价函数计算不同位置的成像图像的评价函数值,找出评价函数值最大的成像位置,完成对焦操作。所以,构造一个可靠、快速和高精度的对焦评价函数是自动对焦的关键之一。

　　本文鉴于模拟滤波评价函数算法精度不高和截止频率不可调性等特性,设计一种截止频率容易调节和算法精度高的数字滤波评价函数算法。研究了该算法中的数字高通滤波器的阶数和截止频率对该评价函数的影响。并通过比较该算法与方差函数、能量梯度函数、SMD 函数、Robert 梯度函数和拉普拉斯函数的性能,得到该算法的客观评价。另外,结合对焦窗口的研究,对该算法的高效性加以改进,并将此算法应用于显微镜自动对焦系统中。

　　2显微镜自动对焦系统原理

　　显微镜的自动对焦是通过机械机构移动上下移动载物台,即代替了粗调或者微调的功能,改变显微镜成像系统的微距,从而达到调整图像清晰度的效果,在移动过程中找到图像最清晰点,完成自动对焦。据此,本论文设计了一种基于数字滤波评价函数的自动对焦系统。系统原理图如图1 所示。

　　由上图可以知道,该系统的硬件结构主要由显微镜、基于CMOS的视频采集设备、单片机、步进电机、步进电机驱动器和计算机等组成。视频采集设备通过USB 接口与计算机连接,步进电机通过专用的电机驱动器通过单片机与计算机串口连接。

　　通过单片机控制步进电机转动,并且计算机同时接收视频采集设备发送的图片。步进电机每转动一次,计算当时位置图像的评价函数值,根据优化爬山搜索算法,得出准确的对焦曲线,最终找到最佳对焦点的位置,完成自动对焦。

　　3数字滤波评价函数算法模型

　　本文采用对数字图像进行软件数字滤波的方法将图像低频滤除,得到图像高频成分,进而实现图像清晰度的自动检测。数字滤波评价函数算法的设计思路是将数字图像数据与数字高通滤波器的单位脉冲响应进行卷积滤波得到图像的高频成:分,然后计算图像高频成分的能量,最后将此能量值作为评价函数值。基于此方法构建模型,将数字图像数据作为数字滤波对象序列x(n),用加哈明窗函数设计有限脉冲响应(FIR)数字高通滤波器的单位脉冲响应序列h(n)。h(n)的表达式为式1所示: